基于改进RBF网络的传感器非线性误差补偿

摘要：

为推动胃肠道动力功能障碍型疾病临床诊查技术的发展,研制了胃肠道多元生理参数无创检测系统,针对该系统中压力传感器的非线性误差补偿问题进行研究.介绍了系统所采用的扩散硅压阻式绝对压力传感器的原理,分析了这类传感器的非线性误差产生原因.在传统的减法聚类算法的基础上,提出基于改进的减法一密度聚类算法的RBF网络的传感器非线性误差补偿方法,对样本数据进行聚类操作,用来确定RBF神经网络的初始聚类中心,并结合梯度下降法对网络参数和权值进行训练.结合实际系统的实验数据进行了方法验证和效果分析.实验结果表明:方法在系统误差纠正方面比传统方法提高至-1～4 kPa,使得测量结果准确性得以较大的提高,满足了系统的应用需求.

关键词：径向基函数神经网络、减法聚类算法、密度法、非线性误差补偿

所属期刊栏目：30

分类号：TP212(自动化技术及设备)

在线出版日期：2011-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-11